An eHealth decision‐support tool to prioritize referral practices for genetic evaluation of patients with Wilms tumor
Notice bibliographique
Résumé
Over 10% of children with Wilms tumor (WT) have an underlying cancer predisposition syndrome (CPS). Cognizant of increasing demand for genetic evaluation and limited resources across health care settings, there is an urgent need to rationalize genetic referrals for this population. The McGill Interactive Pediatric OncoGenetic Guidelines study, a Canadian multi-institutional initiative, aims to develop an eHealth tool to assist physicians in identifying children at elevated risk of having a CPS. As part of this project, a decisional algorithm specific to WT consisting of five tumor-specific criteria (age <2 years, bilaterality/multifocality, stromal-predominant histology, nephrogenic rests, and overgrowth features) and universal criteria including features of family history suspicious for CPS and congenital anomalies, was developed. Application of the algorithm generates a binary recommendation-for or against genetic referral for CPS evaluation. To evaluate the algorithm's sensitivity for CPS identification, we retrospectively applied the tool in consecutive pediatric patients (n = 180) with WT, diagnosed and/or treated at The Hospital for Sick Children (1997-2016). Odds ratios were calculated to evaluate the strengths of associations between each criterion and specific CPS subtypes. Application of the algorithm identified 100% of children with WT and a confirmed CPS (n = 27). Age <2 years, bilaterality/multifocality, and congenital anomalies were strongly associated with pathogenic variants in WT1. Presence of >1 overgrowth feature was strongly associated with Beckwith-Wiedemann syndrome. Stromal-predominant histology did not contribute to CPS identification. We recommend the incorporation of the WT algorithm in the routine assessment of children with WT to facilitate prioritization of genetic referrals in a sustainable manner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».